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1. WO2022207131 - A METHOD FOR OPERATING A MACHINE LEARNING SYSTEM AND A CORRESPONDING DATA PROCESSING SYSTEM

Publication Number WO/2022/207131
Publication Date 06.10.2022
International Application No. PCT/EP2021/077378
International Filing Date 05.10.2021
IPC
G06N 20/00 2019.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 3/02 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
CPC
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 3/02
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
3Computer systems based on biological models
02using neural network models
Applicants
  • NEC LABORATORIES EUROPE GMBH [DE]/[DE]
Inventors
  • SOLMAZ, Guerkan
  • CIRILLO, Flavio
Agents
  • ULLRICH & NAUMANN
Priority Data
21166681.301.04.2021EP
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) A METHOD FOR OPERATING A MACHINE LEARNING SYSTEM AND A CORRESPONDING DATA PROCESSING SYSTEM
(FR) PROCÉDÉ DE FONCTIONNEMENT D'UN SYSTÈME D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ET SYSTÈME DE TRAITEMENT DE DONNÉES CORRESPONDANT
Abstract
(EN) For providing an efficient and performant method for operating a machine learning, ML, system by simple means a method for operating a machine learning, ML, system by means of a data processing system is provided, wherein original data points of a data set are labeled by said data processing system, comprising the following steps: providing the data set and a set of labeling functions for the original data points; applying the labeling functions to the original data points for providing a corresponding output of the labeling functions, the output comprising labeled data points and labeling function outputs corresponding to each data point; processing at least a part of the output for learning correlations and/or similarities between labeled data points and original data; and predicting and/or generating labels for abstains or abstain cases of labeling function outputs under consideration of data point correlations and/or similarities. Further, a corresponding data processing system is provided.
(FR) Afin de fournir un procédé efficace et performant permettant de faire fonctionner un système d'apprentissage automatique (ML) par un moyen simple, l'invention concerne un procédé de fonctionnement d'un système d'apprentissage automatique au moyen d'un système de traitement de données, les points de données d'origine d'un ensemble de données étant étiquetés par ledit système de traitement de données, comprenant les étapes suivantes consistant : à fournir l'ensemble de données et un ensemble de fonctions d'étiquetage pour les points de données d'origine ; à appliquer les fonctions d'étiquetage aux points de données d'origine pour fournir une sortie correspondante des fonctions d'étiquetage, la sortie comprenant des points de données étiquetés et des sorties de fonction d'étiquetage correspondant à chaque point de données ; à traiter au moins une partie de la sortie en vue de l'apprentissage de corrélations et/ou de similarités entre des points de données étiquetés et des données d'origine ; et à prédire et/ou à générer des étiquettes pour des abstentions ou des cas d'abstention de sorties de fonction d'étiquetage dans le cadre de la prise en compte de corrélations et/ou de similarités de points de données. L'invention concerne en outre un système de traitement de données correspondant.
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